Fonction linéaire

estimés à 1000 femmes et 2000 hommes dans "le soir". La direction estime d’autre part que la compagne devait toucher au moins 50000 femmes et 90000 hommes. 1. Exprimer le problème suivant un programme linéaire 2pts 2. Trouver la solution optimale du problème. 4pts Exercice 2 On considère le programme linéaire suivant : Max Z = 3X1 + X2 – X3 Sujet à : X1 + 2X2 + X3 ≤ 20 X1 + X2 + 3X3 ≥ 15 X1 – 2X2 + 4X3 = 20 X1 ≥ 0, X2 ≥ 0 et X3 srs. 1. Ecrire le programme sous la forme standard 2pts 2. Trouver le dual

cos PI/3 sont linéaires. ii. Les équations 3x2 + 4y2 = 5, 7x + 3xy + 5z = 2 et sin x + 3 cos y = 3 ne sont pas linéaires. (2 variables multipliés ensembles) iii. ax + by = c, a 6= 0 ou b 6= 0, est l'équation d'une droite. Cette équation admet donc une infinité de solutions qui sont les points de la droite. iv. ax + by + cz = d c'est l'équation d'un plan. Cette équation admet donc une infinité de solutions qui sont les points du plan. Forme matricielle d'un système d'équations linéaires OK Définition

Ajustement affine Lorsque le nuage de points de la série double (X, Y) est à peu près aligné, on cherche une relation entre X et Y de la forme y = ax + b, qui donne de façon approchée Y en fonction de X ;  c'est ce que l'on appelle un ajustement affine. Plusieurs questions se posent. En premier lieu, quelles sont les différentes méthodes pour obtenir un ajustement affine ? Comment utiliser cet ajustement pour déterminer des valeurs de Y en connaissant des valeurs de X ? Enfin comment, pour un nuage

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . . .

formes linéaires de E. On appelle transvection de E tout endomorphisme t de E différent de id E possédant les deux propriétés suivantes : (1) il existe un hyperplan H de E tel que : ∀x ∈ H , t(x) = x (2) ∀x ∈ E, t(x) − x ∈ H . I Préliminaires 1. 1a. Montrer qu’un sous-espace vectoriel H de E est un hyperplan de E si et seulement s’il existe une forme linéaire non nulle ϕ ∈ E ∗ telle que H soit le noyau de ϕ. (On dira que ϕ définit I’hyperplan H .) 1b. Que peut-on dire de deux formes linéaires définissant

Modélisation Statistique Régressions linéaires AGENEAU Louis, AKUE Adovi, BONDU Baptiste, CAILLAUD Alexandre 27/04/2014 Sommaire Sommaire ................................................................................................................................................ 1 Introduction............................................................................................................................................. 2 Régression linéaire simple .........................

chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique des grandeurs de l'économie

. . . . . . . . . . Rang d’une matrice . . . . . . . . . . Généralités sur les matrices carrées Matrice d’une application linéaire . Matrice de Passage . . . . . . . . . . Changements de base . . . . . . . . Trace d’une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 20 20 21 21 22 22 22 2. Fonctions et applications 2.1. 2.2. 2.3. 2.4. 2.5. Applications . . . . . . . . . . . . . . . Injection, surjection, bijection . . .

Cours 6 : Les statistiques avec R XVII- Généralités XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres

ayant fait appel à l’analyse par régression linéaire multiple selon différentes logiques a priori éloignées les unes des autres. Nous verrons successivement comment la méthode des régressions linéaires multiples permet : d’analyser les liens entre une variable dépendante quantitative à expliquer et plusieurs variables quantitatives explicatives indépendantes comme on l’admet généralement ; de déterminer les équations d’un ajustement polynomial non-linéaire pour l’analyse des liens entre deux variables